引用:https://www.zhangshengrong.com/p/281omE7rNw/ 有时候我们的数据是按某个频率收集的,比如每日.每月.每15分钟,那么我们怎么产生对应频率的索引呢?pandas中的date_range可用于生成指定长度的DatetimeIndex. 我们先看一下怎么生成日期范围:pd.date_range(startdate,enddate) 1.生成指定开始日期和结束日期的时间范围: In:import pandas as pd index = pd.date_r

testdata是用于生成测试数据的一个安装包,它不仅提供DictFactory类来生成数据,还提供特定的扩展功能.每个Factory实例均可用于生成用户所需要的特定个数的数据,这将使我们更好地统计分析结果 如果你的目的是生成数据并将其存储到数据库或基于数据库的文档,DictFactory将会变得更加快捷 首先安装testdata,我用的是python2.7版本,在用 pip install python-testdata 遇到下面的报错信息 Command "python setup.py e

import datetime today = datetime.date.today()oneday = datetime.timedelta(days=1)yesterday = today-oneday tomorrow=today+oneday print todayprint onedayprint yesterday print tomorrow

变量的基本使用 程序就是用来处理数据的,而变量就是用来存储数据的 目标 变量定义 变量的类型 变量的命名 01. 变量定义 在 Python 中,每个变量 在使用前都必须赋值,变量 赋值以后 该变量 才会被创建 等号(=)用来给变量赋值 = 左边是一个变量名 = 右边是存储在变量中的值 变量名 = 值 变量定义之后,后续就可以直接使用了 1) 变量演练1 —— iPython # 定义 qq_number 的变量用来保存 qq 号码In [1]: qq_number = "1234567&quo

写好了代码,交付给他人使用的时候,查看代码固然可以了解各类和函数的功能细节,但接口文档能更方便的查找和说明功能.所以,一价与代码同步的接口文档是很有必要的.sphinx可以根据python中的注释,自动的生成接口文档,这样有利于保证文档和代码功能的同步.让我们来了解如何自动生成文档. 1. python代码格式. class A: ''' 你好! ''' @staticmethod def Aa(): ''' 你也好! ''' fun1() 看到类和函数中,都加入了注释. 2. 安装shpinx

问题: 在python中需要经常有需要提前生成复杂的计算结果变量的需求减少程序计算运行时间的需求,因此这里把变量存在txt文本文件中. 解决方法: 使用两个函数解决问题,一个函数把变量保存到文本文件中,另一个变量把文本文件从文本文件中读出生成变量. 以列表变量为例: 1.保存入txt文件 输入:content(列表变量),filename(文件名,如'1.txt'),mode(读写方式,默认mode = 'a'). 输出:在当前目录下创建一个名为filename文件,并且将列表的每个元素逐一写入

首先先来介绍一下md5 和 sha1 的概念 MD5 MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法).128位长度.目前MD5是一种不可逆算法. 具有很高的安全性.它对应任何字符串都可以加密成一段唯一的固定长度的代码. SHA1 SHA1的全称是Secure Hash Algorithm(安全哈希算法) .SHA1基于MD5,加密后的数据长度更长, 它对长度小于264的输入,产生长度为160bit的散列值.比MD5多32位. 因此,比MD5更加安全,但SHA

摘要: 我们可以使用uuid1的后16位来标识一个机器.  # use machine specific uuid, last 16 char will be the same if machine is the same  mid = uuid.uuid1().get_hex()[16:] 1  uuid的其他模块  概述:     UUID是128位的全局唯一标识符,通常由32字节的字符串表示.     它可以保证时间和空间的唯一性,也称为GUID,全称为:             UUID

优雅.清晰和务实都是python的核心价值观,如果想通过操作和处理一个序列(或其他的可迭代对象)来创建一个新的列表时可以使用列表解析(  List comprehensions)和生成表达式,通过这两个操作,我们可以看到这三个观点是如何在python中和谐统一起来的. 列表解析 在需要改变列表而不是需要新建某列表时,可以使用列表解析.列表解析表达式为: [expr for iter_var in iterable] [expr for iter_var in iterable if cond_e

摘要:优雅.清晰和务实都是python的核心价值观,如果想通过操作和处理一个序列(或其他的可迭代对象)来创建一个新的列表时可以使用列表解析( List comprehensions)和生成表达式,通过这两个操作,我们可以看到这三个观点是如何在python中和谐统一起来的. 列表解析 在需要改变列表而不是需要新建某列表时,可以使用列表解析.列表解析表达式为: 1: [expr for iter_var in iterable] 2: [expr for iter_var in iterable i

关于gcc编译dll的我就不说了,网上举例一大堆,下面以g++为例. 假设有一个test.cpp文件如下: extern "C" { __declspec(dllexport) double add(double x,double y); } double add(double x,double y){ return x+y; } 在MinGW中使用g++编译: g++ -shared -Wl,--kill-at,--output-def,test.def -o test.dll te

如题,python中的list着实很好用,我有如下一个list 可以看出list中的每一个元素是由字符串,两个新的list,以及一个float组成,现在想根据这最后一个float对这个list进行排序,网上有很多关于单一元素的list进行排序,这里根据最后一个元素进行排序,一行代码 compare_loss.sort(lambda x, y: cmp(x[3], y[3]), reverse=True) # 按照某一列进行排序的方法 其中x[i],与y[i]表示的是比较的哪一个元素,这里是第四个

高并发分布式系统中生成全局唯一(订单号)Id   1.GUID数据因毫无规律可言造成索引效率低下,影响了系统的性能,那么通过组合的方式,保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime),这样我们将时间信息与GUID组合起来,在保留GUID的唯一性的同时增加了有序性,以此来提高索引效率,在NHibernate中,COMB型主键的生成代码如下所示: /// <summary> /// 保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime)组

现在,我们来用Python,创建GET包和POST包. 至于有什么用处,大家慢慢体会. Python 中包含了大量的库,作为一门新兴的语言,Python 对HTTP有足够强大的支持. 现在,我们引入新的库 httplib 以及 urllib 这两个库根据名称,我们可以知道他们是对于HTTP以及URL的操作. 首先我们先要与服务器建立连接.(我们以某微博作为例子实现下文的各种功能) conn = httplib.HTTPConnection("ti50*****com"); 只要没有提示

在Python中解析XML文件也有Dom和Sax两种方式,这里先介绍如何是使用Dom解析XML,这一篇文章是Dom生成XML文件,下一篇文章再继续介绍Dom解析XML文件. 在生成XML文件中,我们主要使用下面的方法来完成. 主要方法 1.生成XML节点(node) createElement("node_name") 2.给节点添加属性值(Attribute) node.setAttribute("att_name", "arr_value")

  转自http://www.crifan.com/export_data_to_excel_file_in_python/ 在Python中,如何将数据,导出为Excel,即把数据写入到新生成的excel文件. 1.网上看到: Working with Excel Files in Python 其中包括,Python中,如何读取excel文件,如何写入数据到excel文件等等相关的库. 看起来应该是这方面的资料中,总结的最好的了. 2.此处暂时只需要写入数据到Excel,所以就去参考: xl

  表格模板: 目的将卡片1到卡片5的所有数据组合起来到一个单元格中如下入F列中(工作中为了避免手动复制粘贴),其余不变,因为数据太多 自己一个一个复制工作效率太低,所以写这个脚本是为了方便自己有需要的也可进行修改后使用.运行结果如下: 反过来 以“;”分隔上图F列 结果显示为 卡片1 卡片2 卡片3 的结果def readExcelDataByName(filename, sheetName): '''读取Excel文件和表名''' wb = xlrd.open_workbook(filena

目录 1. random模块 1.1 设置随机种子 1.2 random模块中的方法 1.3 使用:生成整形随机数 1.3 使用:生成序列随机数 1.4 使用:生成随机实值分布 2. numpy.random 2.1 Utility functions:实用方法 2.2 Compatibility functions:兼容方法 Reference   今天在一个公众号上看到了一篇有关Python基础的文章,其中提到了Numpy模块中有关生成随机数的使用:这才联想到,自己对这一块也不熟悉,每次想要

如图:busy=0 or 1,求出busy=1时los的平均,同样对busy=0时也求出los的平均 Python dataframe中如何使y列按x列进行统计? >> python这个答案描述的挺清楚的:http://www.goodpm.net/postreply/python/1010000008981394/Pythondataframe中如何使y列按x列进行统计.html

Python中random模块生成随机数详解 本文给大家汇总了一下在Python中random模块中最常用的生成随机数的方法,有需要的小伙伴可以参考下 Python中的random模块用于生成随机数.下面介绍一下random模块中最常用的几个函数. random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于生成一个指定

在Python中要实现随机数的生成,需要使用random模块中randint方法. 其具体实现方法如下: import random a = random.randint(1,20) #(1,20)为随机数生成的区间. print(a) 这样就完成了随机数a的生成.